Schița de curs

Introducere la Bazele de Date Vectoriale

  • Înțelegerea bazelor de date vectoriale
  • Caracteristici și beneficii cheie ale Milvus
  • Compararea cu bazele de date tradiționale

Configurarea Milvus

  • Instalare și configurare
  • Înțelegerea componentelor și arhitecturii Milvus
  • Crearea colecțiilor și partițiilor

Indexare și Gestionarea Datelor

  • Strategii de indexare în Milvus
  • Gestionarea și optimizarea datelor vectoriale
  • Practici de bune pentru alimentarea datelor

Căutare și Recuperare a Similarității

  • Fundamentele căutării de similaritate
  • Implementarea operațiilor de căutare în Milvus
  • Studii de caz: recuperarea imaginilor și video, NLP

Milvus în Învățarea Automată (ML)

  • Integrarea Milvus cu modele ML
  • Construirea sistemelor de recomandare
  • Studii de caz: detectarea anomaliei, chatbots

Scalabilitate și Performanță

  • Scalarea Milvus pentru seturi de date mari
  • Tuning-ul și optimizarea performanței
  • Monitorizare și întreținere

Implementarea Milvus în AI

  • Dezvoltarea unei soluții de bază de date vectorială
  • Revizuire și feedback

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Înțelegere de bază a bazelor de date
  • Cunoștințe introductive de AI și învățare automată
  • Familiarizare cu conceptele de programare, preferabil în Python

Audiență

  • Științii de date
  • Dezvoltatori de software
  • Ențuziaști în domeniul învățării automate
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite